22、电力负荷预测与微带天线误差建模分析

电力负荷预测与微带天线误差建模分析

在电力系统和电子设备领域，准确的电力负荷预测以及对微带天线性能的精确评估至关重要。下面将分别介绍电力负荷预测的PCA - WGRA方法和微带天线误差建模分析的相关内容。

电力负荷预测的PCA - WGRA方法

在电力负荷预测中，为了实现更准确的预测，需要综合考虑多方面因素。

首先，在指标和数据选取上，综合考虑影响因素分析和预测的特点，选择年最大电力负荷作为电力负荷测量指标，以年为数据时间跨度。数据间距过大，数据会受其他因素影响大，分析和预测不准确；间距过小，所选数据缺乏代表性。因此，数据跨度取为6，即每次输入数据时保持数据长度为6，并通过编程实现了用于电力负荷特性预测的PCA - WGRA算法。

为验证PCA - WGRA改进预测模型的有效性，以不同城市的实际数据为例进行后续电力负荷的预测分析。这里以江苏省无锡市西北镇的实际数据为例，要预测的负荷特性是年最大负荷，影响因素包括常住人口、人均收入、GDP、农业总产值、工业总产值、第三产业产值、年平均温度、年降水量和年售电量。每次输入6条电力负荷特性及其影响因素的数据，先使用单变量灰色预测模型在不分析影响因素的情况下对电力负荷特性本身进行预测，再分别使用基于GRA和PCA - WGRA的改进预测模型进行预测，最后输出8个预测值。

以下是各预测模型的预测效果对比表：
| No | 实际值 | GM(1, 1)模型 | | GRA模型 | | PCA - WGRA模型 | |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| | | 预测值 | 误差% | 预测值 | 误差% | 预测值 | 误差% |